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基于无模型自适应-模糊PI算法的全方位移动AGV设计与实现 被引量:1
1
作者 王拓 张星 张冰玉 《电子制作》 2022年第15期17-21,共5页
本文设计了一种车体与驱动轮分离AGV结构,AGV行进时可通过电磁离合器控制车体与轮组的分离与接合,分离时可改变二者之间夹角,使AGV不受非完整性约束,具有一定的全方位移动能力。为简化车体结构提高传动效率,采用轮毂电机作为AGV动力源... 本文设计了一种车体与驱动轮分离AGV结构,AGV行进时可通过电磁离合器控制车体与轮组的分离与接合,分离时可改变二者之间夹角,使AGV不受非完整性约束,具有一定的全方位移动能力。为简化车体结构提高传动效率,采用轮毂电机作为AGV动力源。并为AGV设计了无模型自适应控制算法,通过MATLAB软件对AGV的航向控制进行仿真,之后进行了实车实验。仿真以及实验结果表明,本文设计的控制器无需对AGV建模仅需要利用受控系统的输入输出数据即可对其控制,具有控制精度高,机器运算量低,移植性强等优点。 展开更多
关键词 全方位移动 轮毂电机 无模型自适应-模糊pi算法
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基于T-S模糊模型的RBF网络的自适应学习算法 被引量:12
2
作者 李战明 王君 康爱红 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2004年第2期82-85,共4页
针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法.该算法不仅能动态调节T S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力.仿... 针对多维模糊推理中的推理规则庞大和参数难辨识的问题,提出一种基于T S模糊模型的RBF神经网络的自适应学习算法.该算法不仅能动态调节T S型模糊RBF网络的隐节点数,还能使网络的数据中心值自适应变化,有较好的自学习能力和优化能力.仿真结果验证了该算法是有效和可行的,表明此T S型模糊RBF网络不仅可以快速逼近任意多变量非线性函数,而且具有良好的自适应能力. 展开更多
关键词 T-S模糊模型 RBF网络 自适应学习算法 模糊推理 隐节点数
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利用T-S模糊自适应PSO算法优化PID参数 被引量:3
3
作者 郭成 李群湛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第3期245-248,共4页
针对微粒群优化算法存在的早熟问题,提出了一种基于T-S模型的模糊自适应PSO算法(T-SPSO算法)。算法依据种群当前最优性能指标和惯性权重值所制定T-S规则,动态自适应惯性权重取值,改善了PSO算法的收敛性。将该算法应用于PID控制器的参数... 针对微粒群优化算法存在的早熟问题,提出了一种基于T-S模型的模糊自适应PSO算法(T-SPSO算法)。算法依据种群当前最优性能指标和惯性权重值所制定T-S规则,动态自适应惯性权重取值,改善了PSO算法的收敛性。将该算法应用于PID控制器的参数整定,可得到更优的控制器参数。仿真结果验证了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。 展开更多
关键词 微粒群优化算法 piD控制 参数优化 基于T-S模型模糊自适应PSO算法 早熟
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基于模糊自适应PI控制和模型预测控制的MMC-HVDC控制方法 被引量:3
4
作者 侯世巍 杜昌顺 +1 位作者 耿志强 韩永明 《北京化工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期55-65,共11页
模块化多电平换流器的高压直流输电(modular multilevel converter-high voltage direct current,MMC-HVDC)系统包含外环控制器和内环控制器,是柔性直流输电系统的重要组成部分。传统的外环比例-积分(propor⁃tional⁃integral,PI)控制器... 模块化多电平换流器的高压直流输电(modular multilevel converter-high voltage direct current,MMC-HVDC)系统包含外环控制器和内环控制器,是柔性直流输电系统的重要组成部分。传统的外环比例-积分(propor⁃tional⁃integral,PI)控制器的参数固定,没有自适应能力,稳定性和抗干扰性能较差;同时传统的内环控制器是在dq旋转坐标系下的解耦控制系统,其结构复杂,容易出现超调。因此,提出一种基于模糊自适应PI控制和模型预测控制(model predictive control,MPC)的MMC-HVDC控制方法,以简化系统结构,增强动态响应性能,进而使用准比例谐振(proportional resonance,PR)环流抑制控制器来替换传统环流抑制控制器,消除静差值。在Power Systems Computer Aided Design(PSCAD)仿真平台搭建MMC-HVDC系统模型,分别对比了改进前后内外环控制器的性能和环流抑制控制器的环流抑制效果,结果验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 高压直流输电 模块化多电平换流器 模糊自适应pi控制 模型预测控制
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基于模糊PI模型参考自适应的高速永磁同步电机转子位置检测 被引量:108
5
作者 张洪帅 王平 韩邦成 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期1889-1896,共8页
针对高速永磁同步电机转速高、调速范围宽的特点,该文提出了一种模糊PI模型参考自适应(model reference adaptive system,MRAS)观测器,实现了永磁同步电机转子位置检测。此方法将模糊PI调节器应用于模型参考自适应观测器,通过模糊控制... 针对高速永磁同步电机转速高、调速范围宽的特点,该文提出了一种模糊PI模型参考自适应(model reference adaptive system,MRAS)观测器,实现了永磁同步电机转子位置检测。此方法将模糊PI调节器应用于模型参考自适应观测器,通过模糊控制器调整PI调节器的比例积分系数,以使PI调节器能在电机很宽的速度范围内都具有良好的动稳态性能,提高了模型参考自适应观测器对高速永磁同步电机转子位置的检测精度。最后,以带有风机负载的4 kW磁悬浮轴承高速永磁同步电机为研究对象进行了Matlab仿真和实验,实现了基于此方法的转子位置检测和速度估计,并分析了转子位置误差产生的来源以及补偿方式,证明所提方法适用于高速永磁同步电机的转子位置检测。 展开更多
关键词 高速永磁同步电机 模型参考自适应 模糊pi 比例积分系数 转子位置
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基于“当前”统计模型的模糊自适应跟踪算法 被引量:29
6
作者 胡洪涛 敬忠良 +1 位作者 田宏伟 胡士强 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期293-295,299,共4页
“当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度,不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度,自适应各种机动情况。此外,针对多数传感器测量方程的非线性,采用性能较好的 Un... “当前”统计模型需要预先设定目标最大机动加速度,不能很好的适应各种机动情况。采用模糊推理的方法根据测量新息和新息变化率实时调整目标最大机动加速度,自适应各种机动情况。此外,针对多数传感器测量方程的非线性,采用性能较好的 Unscented Kalman Filter 代替常用的扩展卡尔曼滤波。仿真结果表明,该算法在跟踪精度和收敛速度都优于传统的基于“当前”统计模型的跟踪算法。 展开更多
关键词 模糊自适应 跟踪算法 实时 仿真结果 模糊推理 统计模型 传感器 跟踪精度 新息 扩展卡尔曼滤波
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自适应遗传算法优化模糊小脑模型 被引量:8
7
作者 周旭东 王国栋 夏吾勇 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第6期617-620,共4页
首次采用遗传算法(GA)设计模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC)的隶属函数.提出一个自适应GA优化算法,并且以优化模糊小脑模型FuzyCMAC学习正弦曲线.仿真实例表明,采用自适应GA方法优化的FuzyCMAC... 首次采用遗传算法(GA)设计模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC)的隶属函数.提出一个自适应GA优化算法,并且以优化模糊小脑模型FuzyCMAC学习正弦曲线.仿真实例表明,采用自适应GA方法优化的FuzyCMAC学习精度比标准小脑模型CMAC提高大约三个数量级、比标准FuzzyCMAC(三角形隶属函数)提高一个数量级.自适应GA方法优化的FuzyCMAC学习速度比普通GA优化的速度快且进化过程的振荡明显减小,仿真证明该方法比普通GA优化方法稳定,收敛效果好. 展开更多
关键词 模糊小脑模型 自适应遗传算法 隶属函数
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边坡变形时序分析的进化-自适应神经模糊推理模型 被引量:7
8
作者 刘开云 魏博 刘保国 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期56-62,共7页
变形监测与预报是保证边坡工程施工安全与工程质量的重要措施,但由于位移时间序列的强非线性,边坡变形预报成为非常困难的问题.自适应模糊神经推理系统(ANFIS)有优越的学习和泛化性能,而遗传算法(GA)是优秀的全局优化工具.采用遗传算法... 变形监测与预报是保证边坡工程施工安全与工程质量的重要措施,但由于位移时间序列的强非线性,边坡变形预报成为非常困难的问题.自适应模糊神经推理系统(ANFIS)有优越的学习和泛化性能,而遗传算法(GA)是优秀的全局优化工具.采用遗传算法优化ANFIS参数,并编制了相应的计算程序.结合三峡工程永久船闸施工变形监测和新滩滑坡变形监测,建立了边坡变形时序分析的GA-ANFIS智能模型.为了对比该模型的预测精度,采用GA优化支持向量回归(SVR)和BP神经网络的模型参数,编制了GA-SVR及GA-BP程序,对相同的算例进行了变形预测分析.按滚动预测法对三峡永久船闸高边坡和新滩滑坡的计算结果表明,文中提出的GA-ANFIS模型能够获得比GA-SVR和GA-BP模型更高的预测精度,可以应用于边坡工程变形监测预报分析,并为类似工程提供参考. 展开更多
关键词 边坡工程 变形预测 自适应神经模糊推理系统 遗传算法 智能模型
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基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统模型的船舶横摇运动预报分析 被引量:7
9
作者 张泽国 尹建川 +1 位作者 胡江强 柳成 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第33期124-129,共6页
为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(grey particle swarm optimization-adaptive neural-fuzzy inference system,GPSO-ANFIS)。GP... 为了准确高效的预测船舶在波浪中的航行状态以保证人员、货物和船舶的安全,提出了一种基于灰色模型粒子群优化算法的自适应神经模糊推理系统(grey particle swarm optimization-adaptive neural-fuzzy inference system,GPSO-ANFIS)。GPSO-ANFIS预测模型使用模糊C均值聚类算法对输入样本进行聚类分析,得到模糊规则数量并建立神经模糊推理系统;再使用粒子群优化算法对建立的预测系统进行优化训练,从而得到最优的预测系统模型。其中灰色模型用于横摇数据的预处理,以便削弱横摇状态中的非线性影响因素。最后通过实船"育鲲"轮的横摇数据进行仿真实验。实验结果验证了GPSO-ANFIS模型的实用性和可行性,具有较高的预测精度。并为船舶航行智能化提供了一种有价值的理论依据。 展开更多
关键词 船舶横摇运动 灰色模型 时间序列预测 粒子群优化算法 自适应神经模糊推理系统
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基于ACA-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制 被引量:7
10
作者 刘芳璇 李益民 +1 位作者 崔晶 王桂荣 《电气传动》 北大核心 2015年第11期58-61,共4页
为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在蚁群-细菌觅食(ACA-BFA)融合算法优化滑模控制器参数... 为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在蚁群-细菌觅食(ACA-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高低速运行时的特点。实验结果表明,采用ACA-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在加载高速(2 000 r/min)运行时的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°(电角度)合2°(机械角度);加载低速(50 r/min)运行时的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°(电角度)合2.5°(机械角度)。 展开更多
关键词 自适应模糊微分积分滑模控制 蚁群-细菌觅食算法 旋转高频电压注入法 无速度传感器
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基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆控制 被引量:2
11
作者 刘福才 刘砚 +1 位作者 窦金梅 张艳欣 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1940-1947,共8页
针对非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆扰动消除控制方法。所提方法根据模糊辨识理论与模型参考自适应逆控制各自的特点,将两者相结合。首先,根据模糊系统理论,分别采用模糊对角线划分和递推最小二乘算法进行前提... 针对非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆扰动消除控制方法。所提方法根据模糊辨识理论与模型参考自适应逆控制各自的特点,将两者相结合。首先,根据模糊系统理论,分别采用模糊对角线划分和递推最小二乘算法进行前提和结论参数辨识,离线辨识得到对象模糊模型和逆对象模糊模型。将辨识出的对象逆设为原始控制器,与被控对象串联;为了分离出系统扰动信号,将辨识出的对象模型与被控对象并联,通过被控系统与对象模型输出做比较,再通过逆对象模型反馈到系统输入端,组成扰动消除环节。用最小均方差算法在系统运行过程中在线调节逆对象模糊模型参数,使其输出误差最小。最后,使用所提方法对一混合非线性系统及输入/输出非线性系统进行仿真试验,仿真结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 T-S模糊模型 模型参考自适应逆控制 扰动消除 最小均方差滤波算法
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基于遗传算法的水轮机模糊自适应PID调速器研究 被引量:6
12
作者 余向阳 南海鹏 杨晓萍 《大电机技术》 北大核心 2004年第1期63-67,共5页
本文针对水轮机常规PID调速器中不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的缺点 ,提出一种新的基于遗传算法的模糊自适应PID控制算法 ,该方法采用遗传算法优化模糊推理的模糊规则 ,并通过模糊推理求解PID参数的变化量。经过仿真表明 ,... 本文针对水轮机常规PID调速器中不能根据系统的动态过程自动调整控制参数的缺点 ,提出一种新的基于遗传算法的模糊自适应PID控制算法 ,该方法采用遗传算法优化模糊推理的模糊规则 ,并通过模糊推理求解PID参数的变化量。经过仿真表明 ,该控制算法具有良好的静态和动态性能 ,并且具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 水轮机 自适应piD调速器 遗传算法 数学模型 调节系统 模糊规则
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基于GSO-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制 被引量:5
13
作者 刘芳璇 李益民 +1 位作者 崔晶 王桂荣 《微电机》 2015年第7期94-99,共6页
为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)融合算法优化滑模控制器参... 为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高、低速运行时特点。实验结果表明,采用GSO-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在高速(2000 r/min)负载工况下的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°电角度(合2°机械角度);低速(50 r/min)负载工况下的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°电角度(合2.5°机械角度)。 展开更多
关键词 自适应模糊微分积分滑模控制 萤火虫-细菌觅食算法 旋转高频电压注入法 无速度传感器
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基于模糊模型预测控制的电池均衡研究
14
作者 刘光军 王宇涛 +2 位作者 马黎阳 吴铁洲 田爱娜 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第1期21-29,共9页
为了提升锂离子电池组均衡系统的性能,提出了一种基于模糊自适应模型预测控制(fuzzy adaptive model predictive control,FAMPC)的模块化均衡系统。首先,由改进的buck-boost电路和反激变压器组成双层均衡拓扑结构;其次,以不同电池剩余容... 为了提升锂离子电池组均衡系统的性能,提出了一种基于模糊自适应模型预测控制(fuzzy adaptive model predictive control,FAMPC)的模块化均衡系统。首先,由改进的buck-boost电路和反激变压器组成双层均衡拓扑结构;其次,以不同电池剩余容量(state of charge,SOC)的状态作为模糊逻辑算法的输入,对均衡电流的约束条件进行调节;再次,基于FAMPC均衡控制方法,直接利用开关管的占空比作为系统输入;最后,在改变电池组状态并不使用额外电流控制机制的情况下进行仿真实验。结果表明,与传统的模糊控制方法相比,所提系统在正常条件下均衡速度提高了约24.51%,在电池低SOC的极端条件下均衡速度可以进一步提高至34.48%。所提系统将模糊算法提供的稳定性与模型预测控制算法的快速性相结合,保证了电池组更安全稳定的运行,可为电池组性能提升研究提供参考。 展开更多
关键词 储能技术 主动均衡 模型预测控制 模糊逻辑算法 自适应
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遗传算法-模糊径向基神经网络模型预测自润滑镀层耐磨性 被引量:3
15
作者 王亚利 于继明 王艺 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2021年第7期30-34,共5页
针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型... 针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型训练,其余6组数据作为测试样本用于模型性能测试。结果表明:GAFRBFNNM的预测值更接近于真实值,其预测精度明显高于相同结构的径向基神经网络模型,验证了该模型是有效的,能够更准确预测自润滑镀层耐磨性。主要归因于引入模糊运算使得径向基神经网络全部节点都具备特定意义,另外引入遗传算法优化了训练算法,避免了模型陷入局部极小点等问题,使得模型性能得到有效提升。 展开更多
关键词 自润滑镀层 摩擦因数 遗传算法-模糊径向基神经网络模型 径向基神经网络模型
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基于T-S模型的自适应控制算法 被引量:1
16
作者 王培峰 李青茹 《轻工机械》 CAS 2005年第1期88-89,共2页
针对非线性动态系统的实际情况,提出了一种基于T- S模型的模糊控制算法。对于已给定的希望输出值,不论前提条件是否改变,依据该算法得到的自适应控制量,控制误差一致小。
关键词 T-S模型 自适应控制算法 控制误差 非线性动态系统 模糊控制算法 输出 一致 依据 前提条件 情况
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基于结合自适应步长布谷鸟搜查算法的模糊神经网络的软件可靠性增长模型 被引量:1
17
作者 刘逻 郭立红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第10期2908-2912,共5页
针对现有的软件可靠性增长模型(SRGM)适用性较差、预测精度波动大的问题,使用自适应步长布谷鸟搜查(ASCS)算法对模糊神经网络(FNN)的权重和阈值进行寻优,利用得到了最优权重和阈值的FNN建立SRGM。在使用缺陷数据对FNN训练的过程中,利用A... 针对现有的软件可靠性增长模型(SRGM)适用性较差、预测精度波动大的问题,使用自适应步长布谷鸟搜查(ASCS)算法对模糊神经网络(FNN)的权重和阈值进行寻优,利用得到了最优权重和阈值的FNN建立SRGM。在使用缺陷数据对FNN训练的过程中,利用ASCS来调整FNN的权重和阈值,以此提高在预测过程中的精度,同时采用多次预测结果取均值的方式来减小FNN预测的波动性,以此建立基于结合自适应步长布谷鸟搜查算法的模糊神经网络(ASCS-FNN)的软件可靠性增长模型。利用3组软件缺陷数据,以误差比均值和误差平方和作为衡量标准,对基于ASCS-FNN、结合模拟退火算法的动态模糊神经网络(SA-DFNN)、FNN、BP网络(BPN)建立的SRGM的一步向前预测能力进行比较。预测结果表明,在四组模型中,基于ASCS-FNN建立的SRGM相对于SA-DFNN、FNN、BPN建立的SRGM的平均预测精度相对提高率RI(AE)和RI(SSE)分别为-1.48%、54.8%、33.8%和14.4%、76%、35.9%,并且该模型比FNN、BPN建立的SRGM在相同缺陷数据下的预测波动性小,而且网络结构比SA-DFNN的网络结构简单。因此该模型具有预测精度较高、预测稳定和具有一定的适用性等优点。 展开更多
关键词 软件可靠性增长模型 软件缺陷数据 自适应步长布谷鸟搜查算法 模糊神经网络 一步向前预测
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基于静态-自适应外观模型纠正的目标跟踪算法 被引量:2
18
作者 卫保国 葛苹 +2 位作者 武宏 王高峰 韩文亮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期1170-1175,共6页
针对单目标跟踪过程中难以长期稳定跟踪的问题,提出一种基于静态-自适应外观模型纠正的跟踪算法。首先将跟踪过程中可能遇到的干扰因素分为来自环境和目标本身两类,分别提出静态外观模型和自适应外观模型,静态外观模型用于全局匹配,自... 针对单目标跟踪过程中难以长期稳定跟踪的问题,提出一种基于静态-自适应外观模型纠正的跟踪算法。首先将跟踪过程中可能遇到的干扰因素分为来自环境和目标本身两类,分别提出静态外观模型和自适应外观模型,静态外观模型用于全局匹配,自适应外观模型用于局部跟踪,静态模型纠正自适应模型的跟踪漂移问题;使用单链接层次聚类算法去除两种模型融合后引入的噪声;针对运动目标消失再出现时难以捕获的问题,使用静态模型进行全局搜索,捕获目标。对于实验中的视频序列,视频序列中目标的中心位置准确率为0.9,计算机每秒能够处理26帧图像。实验结果表明,该跟踪算法框架可以实现长期稳定的跟踪,具有良好的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 目标跟踪 静态-自适应外观模型 层次聚类 跟踪算法框架
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多产消者的两阶段四层主从-合作博弈鲁棒模型及求解
19
作者 魏金花 尚广广 +2 位作者 刘雄飞 万占国 汪树升 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第1期208-216,共9页
针对含可再生能源和柔性负荷的产消者参与电力市场的主从-合作交易过程,提出一种多产消者两阶段四层主从-合作博弈鲁棒模型。通过引入“最大波动幅度”的概念以及定义波动比例系数,建立可再生能源不确定性集;考虑可再生能源的不确定性... 针对含可再生能源和柔性负荷的产消者参与电力市场的主从-合作交易过程,提出一种多产消者两阶段四层主从-合作博弈鲁棒模型。通过引入“最大波动幅度”的概念以及定义波动比例系数,建立可再生能源不确定性集;考虑可再生能源的不确定性和柔性负荷对交易策略的影响,建立max-max-min-max形式的两阶段四层主从-合作鲁棒模型;提出一种交替迭代的列约束生成算法,通过解耦子问题加速求解;将共识乘子交替方向法与改进的动态自适应交替优化法相结合,克服非凸的主从-合作鲁棒模型收敛困难的问题。基于某智慧能源示范项目的仿真验证了所提模型和方法的有效性。 展开更多
关键词 可再生能源不确定性 柔性负荷 主从-合作鲁棒模型 列约束生成算法 自适应交替优化法
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自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制研究 被引量:2
20
作者 石礁 顾泽明 郭凯 《计算技术与自动化》 2024年第3期26-30,共5页
温度控制可以避免由于电气设备温度过高而出现故障,为了提高电气设备的温度控制精度,研究了一种自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制方法。在自适应模糊算法的基础上,优化PID控制器的结构,根据自适应模糊处理的原理,建立自适应模糊PI... 温度控制可以避免由于电气设备温度过高而出现故障,为了提高电气设备的温度控制精度,研究了一种自适应模糊PID控制器的电气设备温度控制方法。在自适应模糊算法的基础上,优化PID控制器的结构,根据自适应模糊处理的原理,建立自适应模糊PID控制器输入与输出的关系,以电气设备的温变和均方差作为优化目标,完成自适应模糊PID控制器的参数优化。根据电气设备运行环境中的平均温度,构建电气设备温度的连续时间动态模型,采用优化后的自适应模糊PID控制器参数,获取电气设备温度控制的输出,最小化电气设备温度控制的目标函数,实现电气设备的温度控制。实验结果表明,该方法能够将温度控制精度提高到93%以上,其对电气设备具有较好的降温效果和控温效果,具备了可行性。 展开更多
关键词 温度控制 电气设备 模糊算法 piD控制器 参数优化 自适应控制 连续时间动态模型
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